非球面塑胶镜片制造技术　台湾厂光学部出来的培训资料,光学技术一度领先,后来被大陆厂商慢慢赶超,但这些资料　都　是很重要,很基础的知识,学习收藏可以了解许多前端的技术

这将创建一组由笛卡尔坐标定义的随机点，并均匀分布在以原点为中心、半径为 r 的 n 维超球面的内部。 'randn' 函数首先用于创建 n 个随机变量的独立多元正态分布集，每个变量代表 n 维空间中的点。 然后使用不完整的伽马函数“gammainc”将这些点径向映射到有限半径 r 的 n 维超球面的内部，以便在空间上均匀分布。

在scikit-learn中的单元超球面上聚类 演算法 此软件包实现了scikit-learn的Banerjee等人在JMLR 2005 概述的三种算法。 球形K均值（spkmeans） 球形K均值与常规K均值的不同之处在于，它在每个最大化步骤结束时（即归一化质心）将估计的聚类质心投影到单位球体上。 冯·米塞斯·费舍尔分布（movMF）的混合 就像通过均值和方差来参数化高斯分布一样，具有均值方向$\mu$和浓度参数$\kappa$ 。 从vMF分布得出的每个点$x_i$和平均方向$\|\mu\|_2 = 1$生活在单位超球面$\S^{N-1}$ （即$\|x_i\|_2 = 1$ ）的表面上$\|\mu\|_2 = 1$ 。 较大的$\kappa$会导致点集中度更高。 如果我们的数据作为一种模式米塞斯费舍尔分布的，我们有一个额外的重量参数$\alpha$在混合物中各分布。 movMF算法通过期望最大化（EM）估计混合参数，使我们能够相应地对数据进行聚类。 软运动MF 估计每个类别的每个示例的实值后验。 从某种意义上说，这使我们可以进行软聚类，因为每个数据点都有聚类的可能性。

行业分类-设备装置-一种焦距可调的双焦点非球面微透镜.zip

行业资料-交通装置-一种内镜治疗专用车.zip

matlab代码三角网格球面球体光滑 使用球体先验进行表面平滑 作者 Jussi Tohka，芬兰坦佩雷理工大学信号处理研究所 这个开源软件实现了 J.~Tohka 中描述的表面平滑算法。 基于球体形状模型的表面平滑。 在 J.~Tanskanen，编辑，Proc。 Nordic Signal Processing Symposium (NORSIG04)}，第 17 - 20 页。IEEE 2004。它是用 C 编写的。 平滑算法的工作原理是 将三角形网格转换为对偶单纯形网格， 平滑双单纯形网格，和 将平滑的单纯形网格转换回三角形网格。 三角形网格以 .obj 格式给出。 有关文件格式，请参阅。 该程序仅接受 ASCII .obj 文件，并且不允许为不同的顶点赋予不同的颜色。 没有做太多检查，因此如果输入不兼容的文件，可能会导致崩溃。 重要提示：三角形网格必须是适当的单纯复形。 否则转换为单纯形网格将不起作用。 这是一个功能而不是一个错误。 问题是许多等值面算法（例如Matlab 的等值面函数）倾向于生成不是适当单纯复形的网格。 安装 只需将 zip 文件解压缩到您要安装的目录中并键